Please use this identifier to cite or link to this item: https://ir.swu.ac.th/jspui/handle/123456789/29018
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorธีระศักดิ์ จันทร์วิเมลืองth_TH
dc.contributor.authorศุภนิดา ปัทมาth_TH
dc.contributor.authorจิดาภา โตสวัสดิ์th_TH
dc.date.accessioned2023-09-13T06:09:22Z-
dc.date.available2023-09-13T06:09:22Z-
dc.date.issued2565-
dc.identifier.urihttps://ir.swu.ac.th/jspui/handle/123456789/29018-
dc.description.abstractResearchers have been working on designing and developing a device and method for non-invasive blood glucose measurement that uses optical detection. The device operates by emitting light energy at near-infrared radiation and near-red wavelengths through areas of the body capable of detecting the contraction of PPG blood vessels, such as the fingertips. This non-invasive approach to monitoring blood glucose levels is crucial for individuals at risk of or suffering from diabetes or obesity, as it allows them to track their blood glucose levels and receive appropriate treatment to maintain equilibrium. This contrasts with current invasive measurement methods, such as self-monitoring blood glucose, which requires a small needle to puncture the fingertip and collect a blood sample. For individuals who need to measure their blood glucose levels daily, repeated punctures can result in bodily injuries and larger wounds. The researchers’ technique estimates blood glucose levels by analyzing characteristic signals obtained from the contractile signal collection in a time-series manner. They found a correlation between blood glucose data and 1 0 features, including heart rate signals, ac and de components, perfusion index, and the ratio of the perfusion index between infrared and red-light signals. The researchers created a blood glucose estimation model using a Polynomial Regression model, based on the most correlated characteristics of the ac component and perfusion index of the red-light signal. They tested the 1 st, 2nd, and 3rd derivatives in 2 participants over a period of 1 0 days, with each participant providing data for 5 days. The blood glucose test was divided into two parts: the first part after glucose intake and theง second part after eating, while controlling the subject’s diet. The first-order differential regression model was found to be the most accurate, with an accuracy of 99.78% for the red ac component model and 99.77% for the red-light perfusion index model.th_TH
dc.language.isothth_TH
dc.publisherสาขาวิชาวิศวกรรมชีวการแพทย์ คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒth_TH
dc.titleการพัฒนาระบบประมาณระดับกลูโคสในเลือดแบบไม่รุกล้ำth_TH
dc.title.alternativeThe development of a non-invasive blood glucose estimation systemth_TH
dc.typeWorking Paperth_TH
dc.subject.keywordการตรวจระดับกลูโคสในเลือดth_TH
dc.subject.keywordโฟโตพลีทีสโมแกรมth_TH
dc.subject.keywordความแปรปรวนของอัตราการเต้นของหัวใจth_TH
dc.subject.keywordการสะท้อนของแสงth_TH
dc.subject.keywordการดูดกลืนแสงth_TH
dc.description.abstractthaiโครงงานวิศวกรรมนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อออกแบบและพัฒนาเครื่องมือการวัดระดับกลูโคสในเลือด แบบไม่รุกลํ้า โดยใช้วิธีการตรวจจับทางแสง โดยการส่งพลังงานแสงใกล้ความยาวคลื่นอินฟราเรด และช่วง ความยาวคลื่นแสงใกล้สีแดง ผ่านบริเวณของร่างกายที่สามารถตรวจจับการบีบตัวของหลอดเลือด เช่น ปลายนิ้วมือ หรือติ่งหู และนำสัญญาณการบีบตัวของหลอดเลือดที่ได้ มาวิเคราะห์และประมาณค่าระดับ กลูโคสในเลือดให้สอดคล้องกับวิธีวัดแบบดั้งเดิม ซึ่งผู้วิจัยได้เห็นถึงความสำคัญในการตรวจวัดระดับกลูโคส แบบไม่รุกลํ้า เพื่อให้ทราบถึงแนวโน้มของค่าระดับกลูโคสของตนเอง เพื่อเข้ารับการรักษาควบคุมค่าระดับ กลูโคสให้อยู่ในภาวะสมดุลในผู้ที่มีความเสี่ยงหรือเป็นโรคเบาหวานหรือโรคอ้วน เนื่องจากวิธีตรวจวัดใน ปัจจุบันเป็นแบบรุก เช่น การตรวจระดับกลูโคสในเลือดด้วยตนเอง ต้องทำการเจาะเพื่อเก็บตัวอย่างเลือด ที่ปลายนิ้วด้วยเข็มขนาดเล็ก ในกรณีของผู้ที่ต้องวัดค่ากลูโคสทุกวัน การเจาะเลือดซํ้า ๆ ย่อมไม่เป็นผลดี เนื่องจากเป็นการรุกลํ้าร่างกายทำให้เกิดบาดแผลที่ใหญ่ขึ้นได้ ผู้วิจัยจึงได้นำเสนอเทคนิคการประมาณค่า ระดับกลูโคสในเลือดแบบไม่รุกลํ้าผ่านการประมวณผลสัญญาณการบีบตัวของหลอดเลือดที่ได้จากการเก็บ ข้อมูลสัญญาณการบีบตัวของหลอดเลือด จากนั้นนำไปวิเคราะห์สัญญาณลักษณะเด่นเชิงอนุกรมเวลา ซึ่ง คันพบความสัมพันธ์กันของข้อมูลระหว่างระดับกลูโคสในเลือดและลักษณะเด่นเชิงอนุกรมเวลา 10 ลักษณะเด่นได้แก่ สัญญาณอัตราการเต้นหัวใจของสัญญาณแสงอินฟราเรดกับสัญญาณแสงสีแดง, ac component ของสัญญาณแสงอินฟราเรดกับสัญญาณแสงสีแดง, de component ของสัญญาณแสง อินฟราเรดกับสัญญาณแสงสีแดง, ค่า Perfusion Index ของสัญญาณแสงอินฟราเรดกับสัญญาณแสงสี แดง, และสัดส่วนของ Perfusion Index ระหว่างสัญญาณแสงอินฟราเรดกับสัญญาณแสงสีแดง ผู้วิจัยได้นำลักษณะเด่นที่พบว่ามีความสัมพันธ์กันของข้อมูลมากที่สุดคือ ac component ของ สัญญาณแสงสีแดง และ Perfusion Index ของสัญญาณแสงสีแดงไปสร้างโมเดลประมาณค่าระดับกลูโคส ในเลือดโดยใช้รูปแบบสมการถดถอย โดยทดลองทั้งอนุพันธ์อันดับ 3, 2 และ 1 ในการนี้มีผู้เข้าร่วมทดลอง จำนวน 2 คน โดยแบ่งเก็บผลการทดลองคนละ 5 วัน รวมระยะเวลาการเก็บผลการทดลองทั้งหมด 10 วัน และแบ่งการทดสอบค่าระดับกลูโคสในเลือดเป็น 2 กรณีระยะเวลาการเก็บข้อมูลแบบละ 2 ชั่วโมง แบบ แรกคือช่วงเวลาหลังจากการดื่มกลูโคส และช่วงเวลาหลังรับประทานอาหารโดยควบคุมมื้ออาหารของผู้ ทดลอง พบว่าโมเดลที่ใช้รูปแบบสมการถดถอยอนุพันธ์อันดับ 1 มีความแม่นยำมากที่สุด ข้อมูลแบบ ช่วงเวลาหลังดื่มกลูโคส โมเดลที่ใช้ ac component ของสัญญาณแสงสีแดงมีความแม่นยำสูงสุดร้อยละ 99.78 และโมเดลที่ใช้ Perfusion Index ของสัญญาณแสงสีแดงแม่นยำสูงสุดร้อยละ 99.77 ส่วนข้อมูลแบบ ช่วงเวลาหลังรับประทานอาหารกลูโคส โมเดลที่ใช้ ac component ของสัญญาณแสงสีแดงมีความแม่นยำ สูงสุดร้อยละ 99.84 และโมเดลที่ใช้ Perfusion Index ของสัญญาณแสงสีแดงแม่นยำสูงสุดร้อยละ 99.77th_TH
Appears in Collections:BioEng-Senior Projects

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Eng_Supanida_P.pdf
  Restricted Access
15.55 MBPDFView/Open Request a copy


Items in SWU repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.